Como testar redes de data center com IA
Reprodução do comportamento realista da rede de cargas de trabalho de IA
O benchmarking de inteligência artificial / aprendizado de máquina (IA / ML) com cargas de trabalho realistas normalmente requer investimentos em sistemas de computação com GPUs e controladores de interface de rede (NICs) de acesso remoto direto à memória (RDMA), que são caros e demorados para construir e operar. A implantação e a operação desses sistemas para validação e experimentação em escala de terabit no laboratório são necessárias para otimizar totalmente as redes de IA. O benchmarking e o teste adequados das redes de IA exigem a configuração de parâmetros como configuração de cluster, controle de congestionamento, algoritmos de carga de trabalho, tamanho dos dados do trabalho, perfil de tráfego e desempenho da NIC.
A geração de tráfego de carga de trabalho de IA realista e de alta escala para benchmarking de rede requer emuladores de ponto de extremidade RDMA/RDMA over Converged Ethernet (RoCEv2) e software com metodologias pré-embaladas que ofereçam suporte a padrões de comunicação coletiva, incluindo all-to-all, all-reduce, all-gather e muito mais. O software fornece as cargas de trabalho de dados específicas para redes de IA que medem os principais parâmetros, como tempo de conclusão do trabalho, largura de banda do algoritmo e do barramento, além de insights sobre o desempenho da malha de rede.
Solução de teste de rede de data center com IA
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